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Boulanger accroît de 4% son modèle de rétention client grâce aux médias sociaux

Boulanger a amélioré la détection des clients “abandonnistes” de 4% en utilisant les données postées sur les médias sociaux. Ce test a complété un projet très classique de scoring client et de déploiement d’un outil de gestion de campagnes email. 

L’usage des médias sociaux permet d’améliorer la connaissance client. C’est ce que confirme Boulanger. Le distributeur d’électroménager et d’équipements multimédia a mesuré qu’il avait amélioré de 4% la prédiction du modèle classique de rétention client. C’est ce qu’a indiqué Romain Fontaine, responsable Data et Etudes chez Boulanger, le 21 mars lors de l’événement BusinessConnect d’IBM.

Détecter les clients abandonnistes


Boulanger a mené ce test durant 6 semaines du 4 juillet au 15 août 2013. L’objectif était de détecter les clients « abandonnistes, » c’est-à-dire prêts à quitter le distributeur. Les médias sociaux écoutés étaient Facebook, Twitter, les forums, les blogs, Youtube, etc. Un outil d’écoute (de « listening ») a été sélectionné pour l’occasion afin de mesurer la e-reputation.

Les principales thématiques liées à Boulanger ont été identifiées. Les commentaires postés par les internautes ont été analysés à partir de mots clés : prix, promotion, SAV, Boulanger. Il s’agissait également d’isoler les commentaires hors sujet, du type « Je reviens de chez le boulanger, … » Les thèmes ont été ensuite croisés avec le poids des posts négatifs ou positifs.


Géo-localisation des publications de commentaires

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Ces informations ont été projetées sur la base de données des clients, à partir des données de géo-localisation des posts tiwter, des zones ou des magasins mentionnés dans les posts. Les régions françaises ont été qualifiées en fonction du volume de posts négatifs ou positifs. La relation entre la fréquentation hebdomadaire des magasins et la quantité de posts, positifs ou négatifs, pour chaque région a été analysée.

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Photo, Romain Fontaine, responsable Data et Etudes chez Boulanger et Chrystel Galissie, statisticienne chez Micropole.

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